(57)【要約】【課題】精度の高い識別マークの判別が可能であり、媒体の種類及び真偽の判別精度を向上させることができ、偽造券、変造券に対する判別セキュリティを向上させることができ、高い精度で真正な媒体と不正な媒体とを識別して媒体の真偽を判別することができ、偽造媒体を適切に排除することができるようにする。【解決手段】媒体の画像データから前記媒体の種類を識別する識別マークを含む領域を切り出す識別マーク切り出し手段と、前記識別マークの特徴を判別して前記媒体の種類及び真偽を判別する判別手段とを有する。【選択図】図１
2005157732.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）媒体の画像データから前記媒体の種類を識別する識別マークを含む領域を切り出す識別マーク切り出し手段と、
（ｂ）前記識別マークの特徴を判別して前記媒体の種類及び真偽を判別する判別手段とを有することを特徴とする媒体真偽判別装置。
【請求項２】
前記判別手段は、ニューラルネットワークである請求項１に記載の媒体真偽判別装置。
【請求項３】
前記ニューラルネットワークの結合荷重を整数値で保持するテーブルを有し、前記ニューラルネットワークは、各層の入力又は出力を整数値で処理する請求項２に記載の媒体真偽判別装置。
【請求項４】
前記媒体の種類に対応するニューラルネットワークを有し、前記媒体の種類毎に前記ニューラルネットワークを切り替えて前記媒体の真偽を判別する請求項２又は３に記載の媒体真偽判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、媒体真偽判別装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、銀行、信用金庫、郵便局、消費者金融会社等の金融機関の支店等に配設されたＡＴＭ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｅｌｌｅｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ：現金自動預払機）、ＣＤ（Ｃａｓｈ  Ｄｉｓｐｅｎｓｅｒ：現金自動支払機）等の自動取引装置や両替機、また、商店や路上に配設された自動販売機等には、紙幣等の有価証券の真偽を判別するための媒体真偽判別装置が配設されている。該媒体真偽判別装置が紙幣等の媒体の真偽を判別することによって、偽造紙幣等の不正な媒体を排除することができる。そして、種々の多様な媒体の真偽を判別することができる媒体真偽判別装置に関する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
図２は従来の媒体真偽判別装置の構成を示すブロック図である。
【０００４】
図において、５００は媒体真偽判別装置としての紙幣真偽判別装置であり、紙幣を取り扱う自動取引装置、両替機、自動販売機等の自動機に使用される。そして、前記紙幣真偽判別装置５００は、紙幣Ｐのすべての印刷パターンを含むイメージ全面を読み取るイメージ読み取り部５０と、読み取った画像データの画素を積分化し、そこから紙幣Ｐの全面の印刷パターンを抽出してモザイク化してスムージング化する前処理を行う前処理部５１と、紙幣Ｐの金種を判別する金種判別部５２と、該金種判別部５２によって判別された金種に対して、エンベロープ処理を行い真偽を判別する真偽判別部５３と、前処理の結果、金種、真偽判別結果等を総合的に判断して判別結果を出力する結果判別部５４とを有する。
【０００５】
ここで、前処理部５１における前処理の結果が良好でない、すなわち、ＮＧ（Ｎｏ  Ｇｏｏｄ）である場合、結果判別部５４が出力する判別結果は、前処理不能、すなわち、前処理ＲＪ（Ｒｅｊｅｃｔ）となる。また、金種判別部５２における金種判別の結果が良好でない、すなわち、ＮＧである場合、結果判別部５４が出力する判別結果は金種判別不能、すなわち、金種判別ＲＪとなる。さらに、真偽判別部５３における真偽判別の結果が良好である場合、すなわち、ＯＫである場合、結果判別部５４が出力する判別結果は真券となり、一方、真偽判別の結果が良好でない、すなわち、ＮＧである場合、結果判別部５４が出力する判別結果は真偽判別不能、すなわち、真偽判別ＲＪとなる。
【０００６】
次に、前記構成の紙幣真偽判別装置５００の動作について説明する。
【０００７】
図３は従来の紙幣真偽判別装置の動作を示すフローチャートである。
【０００８】
まず、前記紙幣真偽判別装置５００においては、イメージ読み取り部５０が紙幣Ｐのイメージ読み取りを実行し、紙幣Ｐのイメージ全面を光学的な透過パターンとして電気信号化して取り込んで、紙幣Ｐのイメージ全面の画像データを取得する。
【０００９】
そして、前記前処理部５１は、前処理を実行し、イメージ読み取り部５０が取得した画像データ、すなわち、紙幣Ｐのイメージ全面の画像データを適当なサイズの画素（例えば、ｎ×ｍ個の画素）にブロック化し、各画素の平均濃度を算出する積分、及び、各画素の濃度を正規化基準濃度に正規化する正規化を行って、紙幣Ｐのイメージ全面の特徴画像データを抽出する。
【００１０】
続いて、金種判別部５２は、金種判別を実行し、前記前処理で抽出した特徴画像データを取得して紙幣Ｐの金種（例えば、一万円券、五千円券、二千円券、千円券等の種類）を決定する。
【００１１】
続いて、真偽判別部５３が、真偽判別を実行し、前記前処理で抽出した特徴画像データと、紙幣Ｐの金種を代表とする基準画像データとを比較して、紙幣Ｐの真偽を判別する。この場合、前記真偽判別部５３は、前記前処理で抽出した特徴画像データの信号レベルが基準濃度範囲に入っているか否か、すなわち、特徴画像の画素の濃度データが基準画像データとして登録されている濃度データの下限と上限との間に入っているか否かを判断するエンベロープ処理を行う。
【００１２】
最後に、結果判別部５４が、結果判別を実行し、前処理、金種判別及び真偽判別の結果を総合的に判断して判別結果を出力する。
【００１３】
次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ１０１  イメージ読み取り部５０はイメージ読み取りを実行する。
ステップＳ１０２  前処理部５１は前処理を実行する。
ステップＳ１０３  金種判別部５２は金種判別を実行する。
ステップＳ１０４  真偽判別部５３は真偽判別を実行する。
ステップＳ１０５  結果判別部５４は結果判別を実行する。
【００１４】
次に、前記前処理について詳細に説明する。
【００１５】
図４は従来の前処理の例を示す図である。なお、図４（ａ）は紙幣のイメージ全面を示し、図４（ｂ）は紙幣のイメージ全面の画像データをｎ×ｍ個の画素にブロック化した状態を示し、図４（ｃ）はｎ×ｍ個の画素にブロック化した状態における識別マーク領域の拡大図を示している。
【００１６】
ここで、前記紙幣Ｐが一万円札である場合、すなわち、紙幣Ｐの金種が一万円券である場合、イメージ読み取り部５０が読み取った紙幣Ｐの全面の印刷パターンのイメージは、図４（ａ）に示されるようになる。なお、図４（ａ）における５６は、紙幣Ｐの金種を容易に識別するための識別マークを含む領域としての識別マーク領域である。前記識別マークは、紙幣Ｐの特徴を示す特徴画像の１つである。
【００１７】
そして、前記前処理部５１は、前処理において、まず、前記紙幣Ｐのイメージ全面の画像データをｎ×ｍ個の画素にブロック化する。これにより、前記画像データは、図４（ｂ）に示されるように細分化される。なお、前記ｎ及びｍの数値は、適宜設定することができる。また、ブロック化された識別マーク領域５６は図４（ｃ）に示されるようになる。
【００１８】
続いて、前記前処理部５１は、図４（ｂ）に示されるように細分化された画素のそれぞれについて、画素内の平均濃度を算出する積分を行う。また、前記前処理部５１は、各画素の濃度を正規化基準濃度に正規化する正規化を行う。さらに、前記前処理部５１は、紙幣Ｐのイメージ全面の特徴画像データを抽出する。
【特許文献１】特開平８−６９５５２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
しかしながら、前記従来の紙幣真偽判別装置５００においては、紙幣Ｐの印刷イメージ全面の画像データをｎ×ｍ個の画素にブロック化し、前記画素のそれぞれについて画素内の平均濃度を算出する積分を行うので、紙幣Ｐの特徴を示す特徴画像の１つである識別マークのパターンがぼやけてしまう。また、紙幣Ｐにおける識別マークの位置には、同一の金種であっても、相当のばらつきがあるので、エンベロープ処理を行って、識別マークの画素の濃度データが基準画像データとして登録されている濃度データの下限と上限との間に入っているか否かを判断しても、適切な真偽判別を行うことができない。
【００２０】
すなわち、前処理において、細分化された画素のそれぞれについて、画素内の平均濃度を算出する積分を行うので、識別マークのパターンが平滑化されてぼやけてしまう。また、エンベロープ処理においては、識別マーク領域５６を認識する際に、識別マークの位置ずれ、汚れ、破損等によってエンベロープ幅が広がってしまうので、識別マークのパターンを認識することができなくなってしまう。そのため、前記紙幣真偽判別装置５００では、エンベロープ処理によって、識別マーク領域５６の認識精度を上げることができず、透過光を利用した光学系を使用して紙幣Ｐのイメージ読み取りを実行することの利点の１つである識別マークの判別精度を上げることができなかった。
【００２１】
本発明は、前記従来の媒体真偽判別装置の問題点を解決して、精度の高い識別マークの判別が可能であり、媒体の種類及び真偽の判別精度を向上させることができ、偽造券、変造券に対する判別セキュリティを向上させることができ、高い精度で真正な媒体と不正な媒体とを識別して媒体の真偽を判別することができ、偽造媒体を適切に排除することができる媒体真偽判別装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
そのために、本発明の媒体真偽判別装置においては、媒体の画像データから前記媒体の種類を識別する識別マークを含む領域を切り出す識別マーク切り出し手段と、前記識別マークの特徴を判別して前記媒体の種類及び真偽を判別する判別手段とを有する。
【００２３】
本発明の他の媒体真偽判別装置においては、さらに、前記判別手段は、ニューラルネットワークである。
【００２４】
本発明の更に他の媒体真偽判別装置においては、さらに、前記ニューラルネットワークの結合荷重を整数値で保持するテーブルを有し、前記ニューラルネットワークは、各層の入力又は出力を整数値で処理する。
【００２５】
本発明の更に他の媒体真偽判別装置においては、さらに、前記媒体の種類に対応するニューラルネットワークを有し、前記媒体の種類毎に前記ニューラルネットワークを切り替えて前記媒体の真偽を判別する。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、精度の高い識別マークの判別が可能であり、媒体の種類及び真偽の判別精度を向上させることができ、偽造券、変造券に対する判別セキュリティを向上させることができ、高い精度で真正な媒体と不正な媒体とを識別して媒体の真偽を判別することができ、偽造媒体を適切に排除することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２８】
図１は本発明の第１の実施の形態における媒体真偽判別装置の構成を示すブロック図である。
【００２９】
図において、１０は本実施の形態における媒体真偽判別装置であり、機能の観点から、認識ユニット１１、信号増幅部（ＡＭＰ）１２、Ａ／Ｄ変換部（Ａ／Ｄ）１３、シェーディング補正部（Ｓ／Ｈ）１４、メモリ部１５、積分正規化部１６、金種判別部１７、識別マーク切り出し手段としての識別マーク切り出し部１８及び判別手段としての識別マーク判別手段１９を有する。ここで、真偽判別対象である媒体は、情報としての画像を備えるものであり、例えば、紙幣であるが、ビール券、ギフト券、商品券等の金券、トラベラーズチェック、小切手、株券等の有価証券、入場券等の施設利用券、その他の信用証券、チケット、書類、印刷物等であってもよく、いかなる種類のものであってもよい。なお、本実施の形態においては、前記媒体が紙幣である場合について説明する。
【００３０】
この場合、前記媒体真偽判別装置１０は、複数種類の媒体を認識することができるものであり、例えば、該媒体が我が国の紙幣である場合、千円札、二千円札、五千円札及び一万円札の４種類の金種の紙幣をそれぞれ認識することができる。さらに、前記媒体真偽判別装置１０は、外国の紙幣をも認識することができるものであることが望ましい。
【００３１】
そして、前記媒体真偽判別装置１０は、自動取引装置のように媒体として紙幣を受領する装置における紙幣の搬送経路や紙幣の取り扱い装置に配設され、受領した紙幣を認識する。なお、前記紙幣を受領する装置は、一般的には、銀行、信用金庫、郵便局等の金融機関の支店等の営業店や、コンビニエンスストア、スーパーマーケット等の商店の店舗に配設されているＡＴＭ、ＣＤ等の自動取引装置であるが、紙幣を受領するための装置であれば、鉄道、バス等の交通機関の券売機、飲料、タバコ等の自動販売機、両替機、ゲーム機等いかなる装置であってもよい。本実施の形態においては、前記紙幣を受領する装置が自動取引装置である場合について説明する。そして、前記紙幣を受領する装置は、媒体真偽判別装置１０が真券と判別した紙幣を真正な紙幣として取り扱い、媒体真偽判別装置１０が真券と判別しなかった紙幣を偽造紙幣のような不正な紙幣として排除する。
【００３２】
ここで、前記媒体真偽判別装置１０は、ＣＰＵ、ＭＰＵ等の演算手段、磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶手段、通信インターフェイス等を有し、特に、媒体に細工された識別マークの透過イメージを読み取って識別マークを認識し、該識別マークの特徴によって媒体の真偽を判別するものである。この場合、媒体真偽判別装置１０は、真偽判別対象である媒体から読み取った画像データから識別マークを含む領域を切り出し、切り出された領域の画像の分解能を低下させることなく直接識別マークの特徴を数値化することによって、真偽判別対象である媒体の真偽を判別する。これにより、識別マークがぼやけてしまうことなく、鮮明な状態で判別することができるので、媒体の真偽判別を高精度で行うことができる。
【００３３】
そして、前記認識ユニット１１は、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）等の光源の発する光を媒体としての紙幣に照射し、透過光をレンズによって縮小して、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）等の撮像手段に結像させる。該撮像手段は、結像された紙幣の透過イメージを光電変換し、アナログイメージデータとしての透過画像信号を出力する。
【００３４】
そして、該透過画像信号は、信号増幅部１２によって増幅され、Ａ／Ｄ変換部１３に送信される。該Ａ／Ｄ変換部１３は、透過画像信号を、例えば、８〔ｂｉｔ〕のデジタル信号に変換する。これにより、アナログイメージデータがデジタルイメージデータに変換される。そして、シェーディング補正部１４は、光源の照度分布の不均一さを補正するために、前記デジタルイメージデータの濃度補正を行う。濃度補正が行われたデジタルイメージデータは、メモリ部１５に一時的に格納される。
【００３５】
また、積分正規化部１６は、濃度補正が行われたデジタルイメージデータから、紙幣の輪郭を切断して紙幣領域を切り出す。そして、該紙幣領域のデジタルイメージデータ、すなわち、紙幣の画像データを適当なサイズの画素（例えば、ｎ×ｍ個の画素）にブロック化し、各画素の平均濃度を算出する積分を行い、さらに、各画素の濃度を正規化基準濃度に正規化する。そして、金種判別部１７は、積分正規化部１６が出力した紙幣の画像データを積分して正規化したデータのパターンに基づいて、紙幣の金種を判別する。すなわち、紙幣の種類が一万円券、五千円券、二千円券又は千円券のいずれであるかを示す金種情報を取得する。
【００３６】
そして、識別マーク切り出し部１８は、前記金種判別部１７の判別した金種情報に基づいて、紙幣の金種を容易に識別するための識別マークの位置を特定し、該識別マークを含む領域としての識別マーク領域をメモリ部１５に格納された紙幣のイメージデータから切り出す。なお、識別マークのパターンがぼやけてしまうことがないように、撮像手段の最小分解能（ピクセルデータ）に基づいて行われる。
【００３７】
さらに、識別マーク判別手段１９は、前記識別マーク切り出し部１８が切り出した識別マーク領域に含まれる識別マークのパターンに基づいて特徴判別を行い、識別マークの有無、個数、特徴値等を判別して、紙幣の金種情報及び紙幣の真偽情報を取得する。すなわち、紙幣の金種及び真偽を判別する。そして、識別マーク判別手段１９は、取得した紙幣の金種情報を、前記金種判別部１７が取得した紙幣の金種情報と比較し、一致するか否かによって、金種判別の結果の是非を確認する。そして、識別マーク判別手段１９は、紙幣の金種判別及び真偽判別の結果が良好である場合、すなわち、ＯＫである場合、正常であることを出力し、紙幣の金種判別又は真偽判別のいずれかの結果が良好でない、すなわち、ＮＧである場合、リジェクト（Ｒｅｊｅｃｔ）を出力する。
【００３８】
次に、前記識別マーク判別手段１９の動作、すなわち、特徴判別の動作について説明する。
【００３９】
図５は本発明の第１の実施の形態における識別マークの特徴値の例を示す図、図６は本発明の第１の実施の形態における識別マーク判別手段の動作を示すフローチャートである。
【００４０】
まず、識別マーク判別手段１９は、識別マーク領域に含まれる画素データに基づいて、識別マーク領域のＸ、Ｙ両方向におけるそれぞれの累積輝度、すなわち、Ｘ方向投影データ及びＹ方向投影データを求める。続いて、該累積輝度にスムージング処理を施し、ノイズを除去する。さらに、汚れ等の異常データを検出して除去した後、Ｘ方向における識別マークの個数Ｎｘ及びＹ方向における識別マークの個数Ｎｙを検出する。
【００４１】
ここで、紙幣の種類（金種）が一万円券である場合、ノイズ及び異常データを除去した後のＸ方向投影データ及びＹ方向投影データは、それぞれ、図５（ａ）及び（ｂ）に示されるようになる。この場合、Ｘ方向投影データには山が２つあり、Ｙ方向投影データには山が１つあるので、Ｘ方向における識別マークの個数Ｎｘは２であり、Ｙ方向における識別マークの個数Ｎｙは１である。
【００４２】
なお、図５（ａ）において、縦軸にはＸ方向における累積輝度、すなわち、Ｘ方向投影データを、横軸にはポジションを採ってある。そして、ＭＸ１及びＷＸ１は第１の識別マークであるマーク１の特徴値であるマーク高さ及びマーク幅を示し、ＭＸ２及びＷＸ２は第２の識別マークであるマーク２の特徴値であるマーク高さ及びマーク幅を示している。また、図５（ｂ）において、縦軸にはＹ方向における累積輝度、すなわち、Ｙ方向投影データを、横軸にはポジションを採ってある。そして、ＭＹ１及びＷＹ１は第１の識別マークであるマーク１の特徴値であるマーク高さ及びマーク幅を示している。
【００４３】
続いて、識別マーク判別手段１９は、Ｘ方向における識別マークが存在するか否か、すなわち、Ｘ方向における識別マークの個数Ｎｘが検出されたか否かを判断する。そして、個数Ｎｘが検出されない場合、識別マークの番号ｎｘを０とし、ｎｘ番目の識別マークであるマークｎｘのマーク幅ＷＸｎｘ及びマーク高さＭＸｎｘを０とする。すなわち、ｎｘ＝０、ＷＸｎｘ＝０、ＭＸｎｘ＝０とする。
【００４４】
また、個数Ｎｘが検出された場合、識別マーク判別手段１９は、識別マークの番号ｎｘを、まず、１とする。すなわち、ｎｘ＝１とする。そして、ｎｘ番目の識別マークであるマークｎｘの特徴値であるマーク幅ＷＸｎｘ及びマーク高さＭＸｎｘを算出する。この場合、ｎｘ＝１なので、マーク１の特徴値であるマーク幅ＷＸ１及びマーク高さＭＸ１を算出する。
【００４５】
そして、識別マーク判別手段１９は、マークｎｘが最終マークであるか否か、すなわち、ｎｘ＝Ｎｘであるか否かを判断する。マークｎｘが最終マークでない場合、すなわち、未だ特徴値を算出していない識別マークが存在する場合、識別マークの番号ｎｘをインクリメントし、ｎｘ＝ｎｘ＋１として、次の識別マークの特徴値を算出する。
【００４６】
また、マークｎｘが最終マークである場合、識別マーク判別手段１９は、Ｙ方向における識別マークが存在するか否か、すなわち、Ｙ方向における識別マークの個数Ｎｙが検出されたか否かを判断する。そして、個数Ｎｙが検出されない場合、識別マークの番号ｎｙを０とし、ｎｙ番目の識別マークであるマークｎｙのマーク幅ＷＹｎｙ及びマーク高さＭＹｎｙを０とする。すなわち、ｎｙ＝０、ＷＹｎｙ＝０、ＭＹｎｙ＝０とする。
【００４７】
また、個数Ｎｙが検出された場合、識別マーク判別手段１９は、識別マークの番号ｎｙを、まず、１とする。すなわち、ｎｙ＝１とする。そして、ｎｙ番目の識別マークであるマークｎｙの特徴値であるマーク幅ＷＹｎｙ及びマーク高さＭＹｎｙを算出する。この場合、ｎｙ＝１なので、マーク１の特徴値であるマーク幅ＷＹ１及びマーク高さＭＹ１を算出する。
【００４８】
そして、識別マーク判別手段１９は、マークｎｙが最終マークであるか否か、すなわち、ｎｙ＝Ｎｙであるか否かを判断する。マークｎｙが最終マークでない場合、すなわち、未だ特徴値を算出していない識別マークが存在する場合、識別マークの番号ｎｙをインクリメントし、ｎｙ＝ｎｙ＋１として、次の識別マークの特徴値を算出する。
【００４９】
また、マークｎｙが最終マークである場合、識別マーク判別手段１９は、Ｘ方向における識別マークの個数Ｎｘ、Ｙ方向における識別マークの個数Ｎｙ、Ｘ方向におけるｎｘ番目の識別マークであるマークｎｘの特徴値であるマーク幅ＷＸｎｘ及びマーク高さＭＸｎｘ、並びに、Ｙ方向におけるｎｙ番目の識別マークであるマークｎｙの特徴値であるマーク幅ＷＹｎｙ及びマーク高さＭＹｎｙの数値と金種情報とに基づいて、正常であるかリジェクトであるかを判断する。そして、正常又はリジェクトを出力して処理を終了する。
【００５０】
例えば、Ｘ方向投影データ及びＹ方向投影データが図５（ａ）及び（ｂ）に示されるように、紙幣の種類が一万円券である場合、紙幣が横方向に搬送されるものとすると、Ｎｘ＝２、Ｎｙ＝１、ＷＸ１＝３〜６、ＷＸ２＝３〜６、ＭＸ１≧ａ、ＭＸ２≧ａ、ＷＹ１＝３〜６、ＭＹ１≧２ａである場合には正常であると判断し、それ以外の場合にはリジェクトであると判断する。なお、ａはマーク１つ分の輝度差分である。
【００５１】
次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ１  Ｘ、Ｙ方向の累積輝度を求める。
ステップＳ２  スムージング処理を施す。
ステップＳ３  異常データを除去する。
ステップＳ４  Ｘ方向マーク個数Ｎｘ及びＹ方向マーク個数Ｎｙを検出する。
ステップＳ５  Ｘ方向マーク個数Ｎｘが検出されたか否かを判断する。個数Ｎｘが検出された場合はステップＳ６に進み、個数Ｎｘが検出されない場合はステップＳ１０に進む。
ステップＳ６  識別マークの番号ｎｘをｎｘ＝１とする。
ステップＳ７  マークｎｘのマーク幅ＷＸｎｘ及びマーク高さＭＸｎｘを算出する。
ステップＳ８  マークｎｘが最終マークであるか否かを判断する。最終マークでない場合はステップＳ９に進み、最終マークである場合はステップＳ１１に進む。
ステップＳ９  識別マークの番号ｎｘをｎｘ＝ｎｘ＋１とする。
ステップＳ１０  識別マークの番号ｎｘをｎｘ＝０、ＷＸｎｘ＝０，ＭＸｎｘ＝０とする。
ステップＳ１１  Ｙ方向マーク個数Ｎｙが検出されたか否かを判断する。個数Ｎｙが検出された場合はステップＳ１２に進み、個数Ｎｙが検出されない場合はステップＳ１６に進む。
ステップＳ１２  識別マークの番号ｎｙをｎｙ＝１とする。
ステップＳ１３  マークｎｙのマーク幅ＷＹｎｙ及びマーク高さＭＹｎｙを算出する。
ステップＳ１４  マークｎｙが最終マークであるか否かを判断する。最終マークでない場合はステップＳ１５に進み、最終マークである場合はステップＳ１７に進む。
ステップＳ１５  識別マークの番号ｎｙをｎｙ＝ｎｙ＋１とする。
ステップＳ１６  識別マークの番号ｎｙをｎｙ＝０、ＷＹｎｙ＝０，ＭＹｎｙ＝０とする。
ステップＳ１７  Ｎｘ、Ｎｙ、ＷＸｎｘ、ＭＸｎｘ、ＷＹｎｙ、ＭＹｎｙの数値と金種情報とによって正常であるかリジェクトであるかを判断し、正常又はリジェクトを出力して処理を終了する。
【００５２】
このように、本実施の形態においては、真偽判別対象である媒体としての紙幣から読み取った画像データから、識別マークを含む識別マーク領域を切り出し、識別マークの特徴を数値化して判別することによって、紙幣の種類及び真偽を判別するようになっている。そのため、精度の高い識別マークの判別が可能であり、紙幣の種類及び真偽を判別する精度を向上させることができ、偽造紙幣、変造紙幣に対する判別セキュリティを向上させることができる。
【００５３】
また、本実施の形態においては、紙幣の種類が一万円券である場合について説明したが、金種によって、識別マークの個数、位置関係が異なるので、識別マークの判別条件を金種判別結果を元にそれぞれ設定することによって、より詳細な真偽判別を実施することができる。さらに、本実施の形態においては、識別マーク領域のＸ、Ｙ両方向におけるそれぞれの累積輝度に基づいて、識別マークの特徴値を算出しているが、２値画像を利用して特徴値を算出したり、各種微分フィルタ等を利用して特徴値を算出することもでき、いかなる方法によって特徴値を算出してもよい。
【００５４】
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同じ構造を有するものについては、同じ符号を付与することによってその説明を省略する。また、前記第１の実施の形態と同じ動作及び同じ効果についても、その説明を省略する。
【００５５】
図７は本発明の第２の実施の形態におけるニューラルネットワークの構成を示す第１の図である。
【００５６】
本実施の形態において、媒体真偽判別装置１０は、判別手段として、前記第１の実施の形態における識別マーク判別手段１９に代えて、ニューラルネットワークを使用して、識別マークの特徴判別を行うようになっている。なお、その他の点の構成及び動作については、前記第１の実施の形態と同様であるので、その説明を省略する。
【００５７】
本実施の形態において、媒体真偽判別装置１０は、識別マークを含む領域を切り出した後の判別にニューラルネットワークを使用するものであり、真正な識別マークが印刷された真正な媒体から識別マークのイメージを読み取って真正な識別マークの画像データを取得し、該画像データから識別マークの真正な特徴パターンを抽出するとともに、不正な識別マークが印刷された不正な媒体から識別マークのイメージを読み取って不正な識別マークの画像データを取得し、該画像データから識別マークのリジェクトパターンを抽出し、真正な特徴パターン及びリジェクトパターンをニューラルネットワークに入力して学習させる。
【００５８】
また、学習は、すべての種類の媒体について行われ、すべての種類の媒体について、真偽を判別することができるようにニューラルネットワークの結合荷重値を記憶しておくようになっている。そして、真偽判別対象の媒体のイメージ全体の画像データを取得して媒体の種類を識別する領域を読み取り、前記種類を決定した後に、真偽判別対象の媒体のイメージ全体の画像データから、決定したカテゴリに対応する識別マーク領域のイメージを読み取って、媒体の真偽を判別するようになっている。
【００５９】
ここで、ニューラルネットワークは、特徴パターンの画像データに含まれる所定数の画素の濃度値を出力する入力層と、該入力層の出力を入力とする少なくとも１つ以上の中間層と、該中間層の出力を入力する出力層から成る多階層の構造を有する。そして、前述された真正な特徴パターン及びリジェクトパターンをあらかじめ読み取って学習した最適な各層間の結合荷重値に基づいて、ニューラルネットワークの特徴である積和演算処理を行い、最終的に出力層に出力される真偽情報に基づいて媒体の真偽判別結果を出力させる。
【００６０】
さらに、本実施の形態において、媒体真偽判別装置１０は、ニューラルネットワークの結合荷重を整数値で保持するテーブルを有し、各層の入力又は出力を整数値で処理するようになっている。これにより、ニューラルネットワークでの処理を簡単な整数演算のみで実行することができるため、非常に高速で媒体の真偽判別を行うことができる。
【００６１】
さらに、本実施の形態において、媒体真偽判別装置１０は、媒体の種類に対応するニューラルネットワークを有し、種類毎にニューラルネットワークを切り替えて媒体の真偽を判別する。
【００６２】
図７において、２０は本実施の形態における第１の構成を有するニューラルネットワークである。また、２５は識別マーク切り出し部１８が切り出した識別マーク領域であり、識別マーク２６を含んでいる。ここで、前記識別マーク領域２５は、縦、横両方向に１８個ずつ、合計で１８×１８＝の３２４個の画素を含んでいるものとする。また、ニューラルネットワーク２０は、入力層２１、中間層としての隠れ層２２及び出力層２３の３つの層を有するが、層の数は適宜変更することができる。この場合、ユニット数は、入力層２１が３２４個、隠れ層２２が２０個、出力層２３が１個であるが、適宜変更することができる。そして、前記識別マーク領域２５に含まれる各画素の輝度情報の数値は、矢印２７ａ、２７ｂ及び２７ｃで示される順序で、順次入力層２１の各ユニットに送られる。すなわち、前記識別マーク領域２５に含まれる各画素の輝度情報は、一次元の配列として入力層２１に入力される。なお、各画素の輝度情報は、８〔ｂｉｔ〕幅の輝度値が０〜１に変換されて、入力層２１に入力される。図７に示される例においては、０．２、０．１、…０．８、０．７…０．３として、入力層２１の３２４個の各ユニットに入力される。
【００６３】
そして、前記入力層２１の各ユニットは、入力された数値をそのまま出力して隠れ層２２の各ユニットに送るようになっている。ここで、前記入力層２１と隠れ層２２との結合は全結合であり、隠れ層２２の２０個の各ユニットは、入力層２１の３２４個のすべてのユニットに結合されている。そして、隠れ層２２の各ユニットは、一般的なシグモイド関数を使用して演算を行い、中間ユニット値を算出して出力層２３に送るようになっている。また、出力層２３のユニットも、隠れ層２２の２０個のすべてのユニットに結合され、一般的なシグモイド関数を使用して演算を行い、出力ユニット値を算出する。そして、前記出力層２３の算出した出力ユニット値は一意に決定される。
【００６４】
なお、前記シグモイド関数は、一般的なニューラルネットワークにおいて使用される入出力関数としてのロジスティック関数であり、周知のものであるので、説明を省略する。また、入力層２１、隠れ層２２及び出力層２３の各層間におけるユニット同士の結合荷重値は、あらかじめ学習によって最適化されているものとする。なお、学習の方法については、既にＢＰ法（誤差逆伝播法）等の一般的な方法であり、周知のものであるので、説明は省略する。
【００６５】
そして、前記出力層２３のユニットの算出した出力ユニット値によって、正常であるかリジェクトであるかを判断することができる。学習では、真券の識別マーク２６のパターンと、リジェクトすべき対象の識別マーク２６のパターンとをそれぞれ学習し、出力層２３のユニットが正しく反応するようにする。
【００６６】
また、ニューラルネットワーク２０において、入力層２１、隠れ層２２及び出力層２３の各層間におけるユニット同士の結合荷重値は、真偽判別対象である紙幣のすべての種類について共通である。そのため、ニューラルネットワーク２０においては、辞書容量を小さくすることができるが、金種等を判別することはできないようになっている。
【００６７】
そこで、本実施の形態においては、紙幣の種類及び真偽を判別することができる第２の構成を有するニューラルネットワーク３０を使用することもできる。
【００６８】
図８は本発明の第２の実施の形態におけるニューラルネットワークの構成を示す第２の図である。
【００６９】
図８に示されるように、第２の構成を有するニューラルネットワーク３０は、入力層３１、中間層としての隠れ層３２及び出力層３３の３つの層を有する。そして、ユニット数は、入力層３１が３２４個、隠れ層３２が２０個、出力層３３が４個である。この場合、出力層３３のユニット数は、判別すべき金種の数に応じた数に、真偽を判別するためのユニットの数を加えた数である。図８に示される例においては、金種が千円券、五千円券及び一万円券の３種類なので、出力層３３のユニット数は４となっている。この場合、各金種毎にＯＮ（オン）になるユニットを１つ決めておき、リジェクトの場合は、リジェクト用のユニットのみをＯＮにさせればよいことになる。なお、該リジェクト用のユニットは、省略することもできるが、その場合、リジェクトの学習においては、すべてのユニットをＯＦＦ（オフ）にさせる必要がある。
【００７０】
このような構成のニューラルネットワーク３０を使用することによって、前記第１の実施例と同様に、識別マーク２６を用いて紙幣の種類及び真偽の判別を同時に行うことができる。なお、その他の点の構成については、前記第１の構成を有するニューラルネットワーク２０と同様であるので、その説明を省略する。
【００７１】
また、より高い精度で紙幣の真偽を判別することができる第３の構成を有するニューラルネットワーク３５を使用することもできる。
【００７２】
図９は本発明の第２の実施の形態におけるニューラルネットワークの構成を示す第３の図である。
【００７３】
図９に示されるように、第３の構成を有するニューラルネットワーク３５は、入力層３６、中間層としての隠れ層３７及び出力層３８の３つの層を有する。そして、ユニット数は、入力層３６が３２４個、隠れ層３７が２０個、出力層３８が１個である。このように、第３の構成を有するニューラルネットワーク３５は、第１の構成を有するニューラルネットワーク２０と同様の構成を有するものであるが、使用する荷重辞書を金種情報に応じて切り分けて使用する点において相違する。また、前記第１の構成を有するニューラルネットワーク２０に比較して、多くの荷重辞書を必要とするが、紙幣の真偽を判別する精度の点で、識別マーク２６のパターンが紙幣の種類毎に相違しているような場合に特に有効である。
【００７４】
次に、前記構成のニューラルネットワーク２０、３０及び３５の動作について説明する。
【００７５】
図１０は本発明の第２の実施の形態におけるニューラルネットワークの動作を示すフローチャートである。
【００７６】
まず、識別マーク領域２５に含まれる各画素の輝度情報の０〜１の数値が、ニューラルネットワーク２０、３０及び３５の入力層２１、３１及び３６の各ユニットに入力される。そして、前記入力層２１、３１及び３６の各ユニットは、入力された数値をそのまま出力して隠れ層２２、３２及び３７の各ユニットに送る。続いて、該隠れ層２２、３２及び３７の各ユニットは、シグモイド関数を使用して演算を行い、中間ユニット値を算出して出力層２３、３３及び３８の各ユニットに送る。続いて、該出力層２３、３３及び３８の各ユニットは、シグモイド関数を使用して演算を行い、出力ユニット値を算出する。
【００７７】
続いて、ニューラルネットワーク２０、３０及び３５は、出力ユニット値があらかじめ設定されている判別閾（しきい）値ＴＬより大きいか否かを判断する。そして、第１及び第３の構成を有するニューラルネットワーク２０及び３５は、出力ユニット値が判別閾値ＴＬより大きい場合には正常を出力し、それ以外の場合にはリジェクトを出力して処理を終了する。また、第２の構成を有するニューラルネットワーク３０は、出力ユニット値が判別閾値ＴＬより大きいユニットが１つだけ存在する場合、前記ユニットに対応する金種について正常を出力し、それ以外の場合にはリジェクトを出力して処理を終了する。
【００７８】
次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ２１  識別マーク２６の輝度情報が各入力層に入力される。
ステップＳ２２  中間ユニット値を算出する。
ステップＳ２３  出力ユニット値を算出する。
ステップＳ２４  出力ユニット値が判別閾値ＴＬより大きいか否かを判断する。判別閾値ＴＬより大きい場合はステップＳ２５に進み、それ以外の場合はステップＳ２６に進む。
ステップＳ２５  正常を出力する。
ステップＳ２６  リジェクトを出力して処理を終了する。
【００７９】
このように、本実施の形態においては、識別マーク２６を含む領域を切り出した後の判別にニューラルネットワーク２０、３０及び３５を使用することによって、紙幣の種類及び真偽を判別するようになっている。そのため、識別マーク２６の位置ずれ、汚れ等に強い安定した性能を得ることが可能となり、装置ばらつき、媒体ばらつき等の影響を排除し、安定した真券受け入れ率を確保し、偽造紙幣、変造紙幣等を適切に排除することができる。
【００８０】
なお、本実施の形態においては、ニューラルネットワーク２０、３０及び３５の入力層２１、３１及び３６の各ユニットに入力される各画素の輝度情報の数値を０〜１の小数として表現したが、各画素の輝度情報の数値を２n 倍の数値、例えば、０〜２５６の整数値とすることもできる。この場合、ニューラルネットワークの結合荷重値とバイアス荷重値を整数のテーブルで保持することによって、中間ユニット値、出力ユニット値等の数値をすべて整数として扱えるようにして処理速度の高速化を図ることもできる。
【００８１】
さらに、本実施の形態においては、ニューラルネットワーク２０、３０及び３５として階層型を使用して説明したが、階層型以外のニューラルネットワークを使用してもよい。
【００８２】
なお、前記第１及び第２の実施の形態においては、媒体真偽判別装置１０として、紙幣を扱う自動機に用いられるものについて説明したが、これに限定されるものではない。また、紙幣の真偽の判別は、紙幣を搬送させて自動的に判別して収容する際の適当なタイミングで行うものとする。
【００８３】
また、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づいて種々変形させることが可能であり、それらを本発明の範囲から排除するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明の第１の実施の形態における媒体真偽判別装置の構成を示すブロック図である。
【図２】従来の媒体真偽判別装置の構成を示すブロック図である。
【図３】従来の紙幣真偽判別装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】従来の前処理の例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態における識別マークの特徴値の例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態における識別マーク判別手段の動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第２の実施の形態におけるニューラルネットワークの構成を示す第１の図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態におけるニューラルネットワークの構成を示す第２の図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態におけるニューラルネットワークの構成を示す第３の図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態におけるニューラルネットワークの動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００８５】
１０    媒体真偽判別装置
１８    識別マーク切り出し部
１９    識別マーク判別手段
２０、３０、３５    ニューラルネットワーク
２５    識別マーク領域
２６    識別マーク
【図１】
2005157732.tif 000003
【図２】
2005157732.tif 000004
【図３】
2005157732.tif 000005
【図４】
2005157732.tif 000006
【図５】
2005157732.tif 000007
【図６】
2005157732.tif 000008
【図７】
2005157732.tif 000009
【図８】
2005157732.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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